GPU侵占CPU领域 CUDA技术详细分析
NVIDIA在NVIDIA Editor's Day上展示了不少的新技术，包括即将发布的GeForcwe GTX 280顶级显卡，PhysX物理加速技术，更令人瞩目的是CUDA技术。CUDA技术基于GPU的运算，能提供非常强大的运算能力，往往是CPU运算能力的好几倍，主要应用于数学运算、金融分析、医学检查 、气像预测、电子线路设计、生物分子结构分柝、光学模拟运算等传统借助超级电脑作运算的领域。CUDA技术经过一段时间的发展已经日渐成熟，NVIDIA Editor's Day上NVIDIA展示第二代的CUDA 2.0技术，而支持CUDA 2.0技术的显卡将更加多，面向的用户由以前的高端运算慢慢下底端普及，如物理运算，视频解码等的日常应用的领域，只要拥有G8x或G9x的产品就可以通过驱动实现CUDA平台运算。
首先来了解一下CUDA究竟是什么？CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVIDIA推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的应用。NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU（图形处理器）的C语言环境，为支持CUDA技术的NVIDIA GPU（图形处理器）带来无穷的图形计算处理性能。凭借NVIDIA CUDA技术，开发人员能够利用NVIDIA GPU（图形处理器）攻克极其复杂的密集型计算难题，应用到诸如石油与天然气的开发，金融风险管理，产品设计，媒体图像以及科学研究等领域。简单说就是利用GPU强大的运算能力代替CPU进行科学运算。
CUDA平台是透过运用显卡内的Unified Shader Processor进行数学运算，透过这项技术，应用软件可利用显卡强大的浮点处理能力进行运算，相较现时最快的处理器仍有十数倍的优势。CUDA平台支援C语言及在科学研究常用的Fortran语言，透过驱动程式的API接口，达成平行运算，若用户拥有超过两张或以上支援CUDA平台的显卡，驱动程式将透过PCI Express总线自动分配工作至不同GPU上，进一步提升效能。
NVIDIA将在6月17日跟随GeForce GTX 200系列同日发布CUDA2.0平台，加入双精度运算支援，为应用提供更准确的运算结果，以气像预测为例，使用GeForce8800 GTX对比Pentium D 2.8GHz用于WRF模式气像运算，发现 GeForce 8800 GTX 拥有17倍的效能优势，Cost per FLOP则约为1.2X。
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